Las temperaturas diarias máximas promedio durante el verano de 2018 en España han sido

Son las del trazo grueso y las he representado sobre las de los veranos anteriores (trazo fino) para darles contexto. (Nota: no existe tal cosa como temperatura promedio, por supuesto. He partido de temperaturas provinciales (que tampoco existen, en sí mismas pero que proporciona AEMET) y he promediado ponderando por población.)

Se aprecian dos anomalías claras, una por exceso y otra por defecto.

Hace un par de días hablé de la falacia del fiscal y granos de arroz. La entrada iba acompañada de

y la lección era: es raro no encontrar ningún clúster cuando se tiran al azar granos de arroz sobre una superficie. De lo que se derivaban más cosas que es ocioso repetir aquí.

Pero el gráfico no es desconocido para los viejos del lugar: se parece mucho al de la página 319 de ESL. Para los que no lo tengáis a mano, la parte donde se habla de un algoritmo que se llama igual que un general de Reus con calle en Méjico DF: PRIM.

En España estamos acostumbrados a que los programas sociales se implementan y ya. Se convierten, como la semana santa o las navidades, en fenómenos culturales que, simplemente, están ahí (p.e., el PER) y tienen que estarlo necesariamente.

En otros países se evalúan, se miden y cabe preguntarse: ¿funcionan?

Pues en otros sitios donde se miden esas cosas, se han obtenido números como estos (que es de donde traduzco):

• Tal vez el 80% de los que se han medido usando técnicas rigurosas y con una muestra suficiente no funcionan, es decir, producen un efecto que compense el coste.
• Tal vez un 1-10% tiene efectos negativos.
• Los proyectos que no han sido medidos son probablemente peores (porque se tiende a investigar más los más promisorios).

Lo anterior tiene, no obstante, una lectura positiva: ¡el ~20% funcionan! Es decir, que si este tipo de proyectos se evaluasen tempranamente y pudiesen ser cancelados de no funcionar, aplicando una especie de metáfora del reinforcement learning, en unos años casi todos serían buenos.

Leyendo The Tiger That Isn’t di con una manera alternativa para explicar la llamada falacia del fiscal de la que ya me he ocupado aquí y aquí.

Relata lo ocurrido en un pueblo inglés en el que una noche, unos vecinos (presuntamente), descendientes sin duda de aquellos campesinos búlgaros que huían de la vacuna, echaron abajo una antena de telefonía móvil que tenía al pueblo en vilo (la historia, aquí). Porque, resulta, alrededor de ella se habían dado recientemente n casos de cáncer: aquello era un clúster de cáncer. Y puestos a buscar culpables, ¿por qué no el electromagnetismo?

Un motif es un patrón que se repite en una serie temporal:

Para saber más sobre ellos, p.e., Finding Motif Sets in Time Series. Y para identificarlos con R, STMotif.

En 2012 el gobierno español retiró la tarjeta sanitaria a gente que no cumplía una serie de requisitos mínimos. Hoy parece que se la ha devuelto.

Hace poco se publicó un artículo, The deadly effects of losing health insurance (que ya se ha comentado aquí desde una perspectiva metodológica y de la inconsistencia de los resultados), que fue ampliamente comentado en prensa.

El titular podría haber sido (y, de hecho, lo fue) alguno (o alguna versión) de los siguientes (todos ellos soportados por el contenido del artículo):

A De Morgan, en su rol de pensadores heterodoxos, a mediados del XIX, comentando el De Attentionis mensura causisque primariis de Herbart, publicado en 1822, le parece extravagante que el afamado filósofo tuviese a bien que las matemáticas debiesen aplicarse a la sicología.

En particular, que usase fórmulas tales como

$$ z = \phi ( 1 - \epsilon^{-\beta t}),$$

donde $latex t$ es el tiempo, $latex z$ la fuerza que se da a una noción a la que se presta atención durante un periodo de duración $latex t$ y el resto de los símbolos son otros parámetros que afectan al modelo. O

Vaya por delante que quien esto escribe recicla a rajatabla y que hace muchos, muchos años que no ha comenzado un folio blanco limpio. Pero es una postura personal.

El debate sobre el reciclaje, típicamente, se plantea en términos absolutos y maniqueístas: reciclar es, simplemente, bueno y no reciclar es malo.

Pero leyendo cosas diversas este verano, tropecé con un enconado alegato en contra del reciclaje de papel. Al fin y al cabo, no hay nada tan reciclable como la pasta de papel virgen: proviene de árboles y donde hubo uno que se transformó en folios, se puede plantar (y de hecho, se suele plantar) otro. El argumento es más largo y cubre más aspectos del asunto, como el de confrontar los costes totales (incluidos los medioambientales, por supuesto) de usar siempre pasta virgen de la reciclada (a la que se suman también los costes de recogida, etc.).

Observo en The deadly effects of losing health insurance cómo el efecto de interés, 15% sobre una población se convierte en efectos del 16%, 23% y 30% en sus tres subpoblaciones (útimas columnas de la tabla que ocupa la página 25). Es raro que el efecto combinado no esté cerca de la media ponderada (por población) de cada uno de sus subcomponentes.

Podría ser Simpson, pero hay motivos para pensar que hayan cambiado las proporciones de las poblaciones subyacentes (demasiado). Habría un efecto Simpson, por ejemplo, si se hubiese incrementado sustancialmente la proporción del grupo con el efecto (no confundir con la variación del efecto) globalmente más pequeño antes y después del tratamiento. Pero dudo que sea el caso.

Lo buscaba (véase el último párrafo) y aquí está:

The results show that levels of education have hardly any impact on the mortality rate.